自动驾驶行业发展分析 自动驾驶重磅文件出炉，华为、百度智行等参与编制

• 陈观秋 2023年10月10日 来源：财联社 同花顺 经济参考报 1389 91
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近日，交通运输部发布《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》(JTG/T2430-2023)。《指南》立足公路工程设施数字化、智能化发展趋势，从更好地支持车辆在公路上进行自动驾驶的需求出发，提出了公路工程设施支持自动驾驶总体架构和主要技术指标，将于今年12月1日起施行。

自动驾驶作为当下汽车行业最为前沿的技术，也是人工智能的主要应用场景之一。无论是美国、中国，还是欧盟、日本、韩国;无论是谷歌、百度，还是福特、通用、宝马等都加快在汽车自动驾驶领域的布局。谷歌独立子公司Waymo、通用Cruise、Uber等世界知名的自动驾驶汽车研发企业，技术领先，代表了最前沿的自动驾驶技术。

自动驾驶的发展离不开政策的推动。早在2016年，《“十三五”国家科技创新规划》和《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中就已正式提出发展智能自动驾驶汽车，并将其上升为国家发展战略。近年来，各地在推进高等级自动驾驶车辆商业化应用方面也相继出台了众多管理细则乃至相关立法保障。

自动驾驶重磅文件出炉，华为、百度智行等参与编制

近日，交通运输部发布《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》(JTG/T2430-2023)。《指南》立足公路工程设施数字化、智能化发展趋势，从更好地支持车辆在公路上进行自动驾驶的需求出发，提出了公路工程设施支持自动驾驶总体架构和主要技术指标，将于今年12月1日起施行。《指南》由交通运输部公路科学研究员主编，华为、百度智行科技、高德云图科技等单位参编。

自动驾驶技术的进步离不开车与路的协同，智能车在硬件冗余设计、软件不断迭代的同时，路端也需要进一步智能化。《指南》即明确了路端设施如何为更高级别自动驾驶服务这一问题。

《指南》适用于目前自动驾驶试验公路，其中自动驾驶不是狭义的无人驾驶，是车辆以自动的方式持续地执行部分或全部动态驾驶任务的行为，也可称为驾驶自动化;对公路工程设施中的自动驾驶云控平台、交通感知设施、交通控制与诱导设施、通信设施、定位设施、路侧计算设施、供配电设施和网络安全设施以及技术指标进行了统一，提出公路工程设施提供辅助信息的能力与范围，用以指导目前自动驾驶试验的公路工程的相关设施建设与发展。

考虑我国交通和环境特点，《指南》采用了“端-边-云”相结合的技术架构，建立了公路工程设施支持自动驾驶的技术体系。通过“边”的信息处理与交互，形成边缘云与中心云，分别为路段级、省(区域)级、部(全国)级管理平台提供数据支撑。技术体系充分考虑管理体系特点，便于较快推广应用和相关建设的开展。

自动驾驶行业发展分析

随着数字技术与汽车产业的深度融合，智能网联汽车正逐渐成为全球汽车产业发展的战略制高点，而单车智能自动驾驶受限于车载算力、感知视距、传感器成本等先天不足而无法全面落地，因此车路协同成为未来发展趋势。

车路协同发展至今，整体上产业链已经搭建成熟。通过多技术交叉与融合，采用无线通信、传感探测等技术手段，实现对人、车、路信息的全面感知，发挥协同配合作用，以实现交通安全、高效、环保。

车路协同是智慧交通的根基之一，通过5G和C-V2X等技术，将道路、车辆以及相关交通要素进行有效融合，实现车与车、车与路、车与人、车与网络的实时数据交互，对智慧交通建设起到至关重要的作用。

智慧交通作为智慧城市建设中的主要组成部分，IT建设支出占比约为27%，中国智慧交通技术支出为432亿元左右，2024年，中国智慧交通技术支出规模将达到840亿元左右。预计，到2030年，车端硬件设备可以达到4万亿元的市场规模，车路协同行业硬件设备达1400亿元的市场规模。

据中研产业研究院《2022-2027年中国自动驾驶行业前景预测与投资战略咨询报告》分析：

聪明的车和智慧的路如何协同已成为国内自动驾驶产业落地的关键。由此，车路协同概念获得越来越多的市场关注。

多个部委大力推动智能网联汽车产业发展，如工信部设立标准体系建设、明确V2X频谱，公安部颁布智能网联汽车道路测试管理规范，交通部推进路运一体化协同。

其中，国家发改委、住建部7月29日印发的《“十四五”全国城市基础设施建设规划》中，已将智慧道路基建纳入规划，包括加快推进道路交通设施、视频监测设施、照明设施等面向车城协同的路内基础设施数字化、智能化建设和改造。

从各试点城市作来看，推进自动驾驶落地，不仅需要“车的智能”，更需要“路的智能”，已成为各地共识。

自动驾驶产业链上游包括传感器、芯片、地图、车载软件等二级供应商，以及智能驾驶解决方案等一级供应商;中游包括乘用车、商用车等整车环节，下游为车辆运营等服务市场。

我国的自动驾驶发展保持与国际并跑的态势，国内自动驾驶发展从地域上看，产业发展集中在北京、广东、上海、浙江、江苏，技术领域涵盖了ADAS/驾驶解决方案、成车机器人制造、雷达传感器、行车系统和算法、地图和导航等方面。从商用化现状可以看出，这些企业还处于技术研发阶段，跨界和整合是的产业链进入了深度合作期，优势互补可以上企业和整个产业向好发展。

ChatGPT在自动驾驶的应用ChatGPT继续如同黑洞一般，吸引着各大势力布局。

报告在总结中国自动驾驶行业发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国自动驾驶行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为中国自动驾驶企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

想要了解更多国自动驾驶行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2022-2027年中国自动驾驶行业前景预测与投资战略咨询报告》。

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